A GENERALIZTION OF ARNOLD'S CAT MAP AND FRACTION BASED EMBEDDING IN IMAGE STEGANOGRAPHY
Date
2022-02-15
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
The rapid development of data communication, and the increased amount of
information that are communicated via networks, make it very important to find new
ways to protect exchanged information. Encryption is one of the most widely used
methods nowadays in this area. Steganography is a recent field of research in which
the communicated information is being invisible to anyone rather than being only
encrypted. The idea behind steganography is to hide the existence of information
itself.
As long as a third party knew there were information, whether encrypted or not
encrypted, the information will be at risk. In this thesis, we present a steganographic
model with two levels of security. First, the secret image is scrambled using our
Generalized Arnold Cat Map (ACM). Then, the scrambled image is embedded into
another image using our Fraction Based Embedding Technique (FBE) in the
transform domain using both Discrete Wavelet Transform (DWT) and Lifted
Wavelet Transform (LWT). The efficiency of our model was tested on benchmark
color images. Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Mean Square Error (MSE),
Structural Similarity (SSIM) and correlation values are calculated. Results show that
our Generalized ACM is more robust compared to standard and modified versions of
ACM. At the same time, results of our new FBE technique performs better than those
of other techniques regarding to PSNR and MSE values.
Description
ARNOLD CAT DÖNÜSÜMÜNÜN GENELLEŞTİRİLMESİ VE GÖRÜNTÜ
STEGANOGRAFİSİNDE KESİR TABANLI GÖMME
ÖZ: Veri iletişiminin hızlı gelişimi ve ağlar aracılığıyla iletilen bilgilerin artması, değiş tokuş edilen bilgileri korumanın yeni yollarını bulmayı çok önemli kılmaktadır. Şifreleme günümüzde bu alanda en yaygın kullanılan yöntemlerden biridir. Steganografi, iletilen bilgilerin yalnızca şifrelenmekten ziyade herkes tarafından görünmez olduğu araştırma alanıdır. Steganografinin arkasındaki fikir bilginin varlığını gizlemektir. Bir üçüncü taraf bilgi olduğunu bildiği sürece, şifreli olsun ya da olmasın, bilgi risk altında olacaktır. Bu tezde, iki güvenlik seviyeli bir steganografik model sunuyoruz. İlk olarak, gizli görüntü Genelleştirilmiş Arnold CAT Haritamız (ACM) kullanılarak karıştırılmıştır. Daha sonra, karıştırılmış görüntü, dönüşüm bölgesinde hem Ayrık Dalgacık Dönüşümü (DWT) hem de Kaldırılmış Dalgacık Dönüşümü (LWT) ile Kesir Tabanlı Gömme Tekniğimizi (FBE) kullanarak başka bir görüntünün içine gömülür. Modelimizin verimliliği, referans renkli görüntüler üzerinde test edildi. Tepe Sinyal Gürültü Oranı (PSNR), Ortalama Kare Hatası (MSE), Yapısal Benzerlik (SSIM) ve Korelasyon değerleri hesaplandı. Sonuçlar, Genelleştirilmiş ACM'mizin, ACM'nin standart ve değiştirilmiş versiyonlarına kıyasla daha sağlam olduğunu göstermektedir. Aynı zamanda, yeni FBE tekniğimizin sonuçları, PSNR ve MSE değerleri ile ilgili diğer tekniklerden daha iyi performans göstermektedir.
ÖZ: Veri iletişiminin hızlı gelişimi ve ağlar aracılığıyla iletilen bilgilerin artması, değiş tokuş edilen bilgileri korumanın yeni yollarını bulmayı çok önemli kılmaktadır. Şifreleme günümüzde bu alanda en yaygın kullanılan yöntemlerden biridir. Steganografi, iletilen bilgilerin yalnızca şifrelenmekten ziyade herkes tarafından görünmez olduğu araştırma alanıdır. Steganografinin arkasındaki fikir bilginin varlığını gizlemektir. Bir üçüncü taraf bilgi olduğunu bildiği sürece, şifreli olsun ya da olmasın, bilgi risk altında olacaktır. Bu tezde, iki güvenlik seviyeli bir steganografik model sunuyoruz. İlk olarak, gizli görüntü Genelleştirilmiş Arnold CAT Haritamız (ACM) kullanılarak karıştırılmıştır. Daha sonra, karıştırılmış görüntü, dönüşüm bölgesinde hem Ayrık Dalgacık Dönüşümü (DWT) hem de Kaldırılmış Dalgacık Dönüşümü (LWT) ile Kesir Tabanlı Gömme Tekniğimizi (FBE) kullanarak başka bir görüntünün içine gömülür. Modelimizin verimliliği, referans renkli görüntüler üzerinde test edildi. Tepe Sinyal Gürültü Oranı (PSNR), Ortalama Kare Hatası (MSE), Yapısal Benzerlik (SSIM) ve Korelasyon değerleri hesaplandı. Sonuçlar, Genelleştirilmiş ACM'mizin, ACM'nin standart ve değiştirilmiş versiyonlarına kıyasla daha sağlam olduğunu göstermektedir. Aynı zamanda, yeni FBE tekniğimizin sonuçları, PSNR ve MSE değerleri ile ilgili diğer tekniklerden daha iyi performans göstermektedir.
Keywords
engineering systems